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针对传统车牌识别算法中字符识别率偏低的缺点,本文采用基于卷积神经网络的识别方法,通过对车牌字符图像的样本学习,优化神经网络每层的权值参数,从而在很大程度上提高车牌的字符识别率.仿真结果表明,采用卷积神经网络的识别方法对车牌照中的字符进行识别,正确识别率可以到达99﹪,识别率和抗干扰性明显优于其他识别方法。